連載
第3回

計算毒性学研究会

ーー人類の安全な未来を目指して
植沢芳広
明治薬科大学医療分子解析学研究室

計算毒性学とは？

化学構造OOON

Fをご存じだろうか．計算毒性学を英訳すると“Computational
まざまな毒性学的な課題を解決に導くことがこの領域の骨子NNコンピュータによる計算である．とくに，化学物質によって生じるさまざま毒性を，動物実験などに頼ることなく予測するのが計算毒性学における主要なテーマの一つである．
環境毒性に関していえば，近年の世界的な環境意識の高まりから，化学物質の毒性情報を網羅的に評価し，管理しようという動きが加速している．しかし，化学物質の種類は膨大なことから，実験的な毒性の評価には時間的にも経済的にも限界がある．また，動物実験を巡る倫理上の制約もある．これらは化学品のみならず医薬品，農薬，化粧品といった化学性予測Toxicology” となる．コンピュータを用いた計算によってさ

毒

実験的研究

2.5

構造的・物理化学的特徴量・分子量・親油性・官能基数予測モデル

2.0・統計解析
・マシンラーニングなど

1.5

予測

読者のみなさんは「計算毒性学」という学術領域があること

1.00.50.0
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

実験

図 1 定量的構造毒性相関解析に基づく毒性予測の概念図
数値化された化学構造情報を用いて毒性に対する予測モデルを構築する．

物質を取り扱う分野に共通した課題である．
そこで，今まで蓄積されてきた in vivo や in vitro 系にお〜研究会の概要〜
設立：2014 年 10 月
主査：湯田浩太郎〔（株）インシリコデータ〕
会員数：約 80 人（2020 年 1 月現在）
ウェブサイト：https://cbi-society.org/home/study_ctox.html
問合せ窓口：情報計算化学生物学会（CBI）学会事務局
問合せサイト（ https://cbi-society.org/cbiform/
CBIpostmail/CBIpostmail.html）● 今後の予定 ●2020 年 10 月 27 〜 29 日
情報計算化学生物学会（CBI 学会）2020 年大会〔タワーホール船堀（東京都）〕にて，計算毒性学関連のフォーカストセッションを開催予定．

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ける実験結果を有効活用して，まだ実験結果が得られていない新規化合物であっても，コンピュータ上での in silico 実
験系によって予測的に解答を得ようという試みが進行している．この技術を利用することによって，化学構造さえわかれば環境中の物質や新規なプロダクトを得るために考慮すべき多数の候補化合物から毒性物質を（制限はあるものの）効率的に識別できるものと期待されている 1）．このように計算毒性学は，大げさにいえば人類の安全な未来を担保するための重要な学術領域だといえる（図 1）．

計算毒性学の認知の拡大を目指して計算毒性学の概念は 1900 年代前半から登場するが，論文などでの成果の公表が頻繁になりはじめたのは比較的最近で，計算毒性学研究会250

日本

報告件数200

全世界

150100500198519901995

2000
2005
報告年

2010

2015

図 2 Computational toxicology に関する論文などの報告件数
SciFinder® を用いて Computational toxicology の報告数を調査した．近年の急速な増加傾向のなかで，日本の報告数は数件のまま推移している．

写真 1

CBI 学会学術大会における計算毒性学関連フォーカス
トセッション
各セッションにおいて多様なテーマに対する活発な議論が行われている．CBI 学会誌，5（4 ），13（2017）より転載．

まだ年若い分野である．近年の IT 環境の整備や人工知能ブームの到来によって，この分野に関連した論文数は世界的に急幅広い分野の交流の場に増している．しかしその重要性にもかかわらず，日本におけ計算毒性学研究会では，毎年開催される CBI 学会学術集．
る計算毒性学の認知度は驚くほど低かった（図 2）

会において，本会が主体となったフォーカストセッション（写

ここで紹介する計算毒性学研究会は，計算毒性学に対する真 1）を例年複数回開催し，精力的に活動している 2）．たとえ

日本国内での認知を広めるとともに，その学術的な基本やさば 2019 年度には表 1 にあげた先進的なテーマでの講演がな

まざまな応用研究例を学び合うために設立された国内初のプ

された 3）．

ラットフォームである．この会の母体は情報計算化学生物

さらに，交流の場を通して参加者どうしが計算毒性学を取学会（CBI 学会）であり，湯田浩太郎氏〔（株）インシリコデーり巻く研究との連携や，俯瞰的に全体を見渡せる力を身につタ代表〕の呼びかけにより 2014 年に設立された．設立以来，けられるように，関連技術，とくに薬物の生体内運命，副作

この研究会は参加者が相互に技術的な討論や研究事例に関し用，毒性（ADMET）や創薬の関連技術，化合物毒性，政府規制，て情報交換できる場所を提供しつづけている．計算毒性学は動物実験環境などを考慮した環境の構築を目指している．た計算機科学，毒性学，化学，生物学，統計学，情報科学，人とえば，2019 年 10 月に開催された CBI 学会のチュートリ

工知能関連分野などの多様な領域にまたがる学際的な色彩

アルでは，「計算毒性学と化学データサイエンスの基本」
といのきわめて濃い分野であることから，この研究会で取り扱ううタイトルで計算機化学から人工知能に至る内容の講義を開

テーマもまた多岐に渡る．

催している．

表1

2019 年度のフォーカストセッションで講演したテーマ

テーマ

講演者

天然化合物のデータベース：計算化学的に正しい立体構造とは？

前田美紀（農業・食品産業技術総合研究機構）

ChemAxon 製品機能の化学構造式による AI 学習への適用

古田一匡〔富士通（株）〕

A structure-based machine-learning approach to design ligands for new emerging and difﬁcult
Jordi Mestres（Chemotargets SL）
targets
動物実験代替法に関する OECD の動向～ IATA と AOP ～櫻谷祐企（製品評価技術基盤機構）

The importance of a solid knowledge management strategy in computational toxicology

Josep Prous Jr.（Bioinfogate）

創薬における早期毒性の検出と予測の重要性

曽根秀子（横浜薬科大学）

Drug discovery applying robot synthesis & ﬂow chemistry and its social effect in Japan

高橋孝志（横浜薬科大学）

公的研究資源としての理化学研究所

天然化合物ライブラリー（NPdepo）

ビッグデータ時代の未来化学データサイエンスシステム

平野弘之（理化学研究所）
湯田浩太郎〔（株）インシリコデータ〕

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連載●
計算毒性学研究会は単なる研究発表や講演の場の提供に留は，ぜひ分野の垣根を越えて研究会に参加していただきたい（ご興味のある方は CBI 学会事務局 4）までお問い合わせください）．

まらず，基礎や応用，さらには実用，運用などに関する技術を学ぶ場として，参加者がより深く主体的な議論ができるよ

参考文献

うな勉強の場の構築を目指している．門戸も広い．先にも述

1）植沢芳広，薬剤学，77, 270（2017）．2）計算毒性学研究会（https://cbi「フォーカストセッション」，CBI 学society.org/home/study_ctox.html）．3）（4），18（2019）．4）CBI 学会事務局（https://cbi-society.org/cbiform/
会誌，7
CBIpostmail/CBIpostmail.html）．

べたとおり計算毒性学は学際的な分野であるため，この研究会の活動には in silico のみならず化学合成やさまざまな生理活性の研究者，化学品規制の関係者など多様な方がたに興味をもっていただいている．実際，この研究会には大学，研究所をはじめ，製薬，化学品，化粧品，農薬などのメーカー企業におけるさまざまなバックグラウンドの方が所属している．ちなみに筆者は ADMET を研究する生物薬剤学という薬学の一分野を専門としており，その研究の方途として計算毒性学の門を叩いた．計算毒性学に関心のある方がたに

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うえさわ・よしひろ ● 明治薬科大学医療分子解析学研究室教授，1992 年京都大学大学院薬学研究科博士課程修了，博士（薬学），＜研究テーマ＞人工知能を用いた薬効・毒性・副作用予測，薬物代謝・体内動態に関する研究，化学構造情報に基づく生理作用発現機序の解明，＜趣味＞オーディオブック（ジャンルを問わず），データ解析

（ジャンルを問わず）